Desenvolvendo modelos de linguagem com geração aprimorada de recuperação: um guia completo

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma estrutura de IA que melhora o resultado do Large Language Model (LLM) referenciando uma base de conhecimento confiável diferente de suas fontes de treinamento. RAG combina as habilidades dos LLMs com o poder dos sistemas gerais de recuperação de informações, como bancos de dados, para ajudar a IA a escrever textos mais precisos e relevantes.

LLMs são essenciais para conduzir chatbots inteligentes e outras aplicações de PNL. No entanto, apesar do seu poder, eles têm limitações, como confiar em dados de treinamento estáticos e, às vezes, fornecer respostas imprevisíveis ou imprecisas. Eles também podem fornecer informações desatualizadas ou incorretas se você não tiver certeza da resposta, especialmente em tópicos que exigem conhecimento aprofundado. As respostas do modelo são limitadas a observações dos seus dados de treinamento, o que pode levar a respostas tendenciosas. Embora os LLMs sejam amplamente utilizados hoje em vários domínios, a sua eficiência na recuperação de informação é muitas vezes limitada por estas limitações.

O RAG é uma ferramenta poderosa que desempenha um papel importante na superação das limitações dos LLMs. Ao direcioná-los para informações relevantes de uma base de conhecimento confiável, o RAG garante que os LLMs possam fornecer as respostas mais precisas e confiáveis. À medida que o uso de LLMs continua a crescer, também aumenta o uso de RAG, tornando-o uma parte importante das soluções modernas de IA.

Arquitetura RAG

Um aplicativo RAG normalmente funciona extraindo informações relacionadas à consulta de um usuário de uma fonte de dados externa e, em seguida, passando-as ao LLM para fornecer uma resposta. O LLM usa dados de treinamento e conhecimento externo para fornecer respostas mais precisas. Uma visão geral do processo é a seguinte:

• Os dados externos podem vir de diversas fontes, como um documento de texto, uma API ou um banco de dados. Esses dados são convertidos em uma representação numérica por um modelo que é incorporado em um banco de dados vetorial para que o modelo de IA compreenda as informações.
• A consulta do usuário é então convertida em uma representação numérica e comparada com um banco de dados vetorial para encontrar as informações mais relevantes. Isso é feito usando cálculos e representações matemáticas de vetores.
• O modelo RAG então aumenta as informações do usuário adicionando dados relevantes retornados ao contexto, que são usados ​​pelo LLM para gerar melhores respostas.

A eficiência de uma aplicação RAG pode ser aumentada por técnicas como reescrita de consultas, divisão da consulta original em múltiplas subconsultas e integração de ferramentas externas em sistemas RAG. Além disso, a eficácia do RAG depende da qualidade dos dados utilizados, da presença de metadados e da qualidade da informação.

Use casos RAG em aplicações do mundo real

Os sistemas RAG são amplamente utilizados hoje em vários domínios. Alguns de seus usos comuns são os seguintes:

• Os modelos RAG desenvolvem sistemas para responder perguntas, obtendo informações precisas de fontes confiáveis. Um caso de uso para aplicativos RAG é obter informações de organizações de saúde, onde o aplicativo pode responder a perguntas médicas com base na literatura médica.
• Os aplicativos RAG são muito eficazes para facilitar a criação de conteúdo, gerando informações relevantes. Além disso, também são muito úteis na produção de resumos concisos de informações de múltiplas fontes.
• Os aplicativos RAG também desenvolvem agentes de chat, permitindo que chatbots e assistentes virtuais forneçam respostas precisas e contextuais. Isso os torna ideais para uso como chatbots de atendimento ao cliente e assistentes virtuais que podem fornecer respostas precisas e informativas durante as interações.
• Os modelos RAG também são usados ​​em sistemas de pesquisa baseados em conhecimento, ferramentas educacionais e auxílios à pesquisa jurídica. Eles podem fornecer explicações coerentes, criar materiais de estudo, auxiliar na documentação, analisar casos jurídicos e criar argumentos.

Principais desafios

Embora os aplicativos RAG sejam muito poderosos quando se trata de recuperação de informações, existem algumas limitações que precisam ser consideradas para usar o RAG com sucesso.

• Os aplicativos da RAG dependem de fontes de dados externas, e construir e manter integrações com dados de terceiros pode ser desafiador e exigir conhecimento especializado.
• Fontes de dados de terceiros podem incluir informações de identificação pessoal que podem levar a problemas de privacidade e conformidade.
• O atraso na resposta é outro desafio que pode surgir devido ao tamanho da fonte de dados, à latência da rede e ao aumento do número de consultas que devem ser tratadas pelo sistema de recuperação. Por exemplo, se um grande número de usuários estiver usando o sistema RAG, ele poderá não funcionar com rapidez suficiente.
• Depender de fontes de dados não confiáveis ​​pode fazer com que o LLM forneça informações falsas ou tendenciosas e pode resultar em uma cobertura incompleta do assunto.
• Configurar a saída para incluir fontes pode ser difícil, especialmente ao trabalhar com diversas fontes de dados.

Tendências Futuras

Um aplicativo RAG pode ser usado posteriormente se puder lidar não apenas com informações textuais, mas também com muitos tipos de dados – tabelas, gráficos, tabelas e diagramas. Isso requer a construção de um pipeline RAG multimodal que possa interpretar e gerar respostas a partir de vários tipos de dados. LLMs multimodais (MLLMs), como o Pix2Struct, ajudam a melhorar esses modelos, permitindo a compreensão semântica da entrada visual, melhorando a capacidade do sistema de responder a perguntas e fornecer respostas mais precisas e contextualmente relevantes.

Com o crescimento das aplicações RAG, há uma maior necessidade de incluir capacidades multimodais para lidar com dados complexos. Os avanços nos MLLMs melhorarão a compreensão da informação pela IA, expandindo ainda mais a sua utilização nos cuidados de saúde, na educação, na investigação jurídica e muito mais. A perspectiva de programas RAG híbridos provavelmente expandirá o escopo do uso de IA em todos os setores.

Referências: